from ultralytics import YOLO
import cv2

# yolo detect predict model=yolo11n.pt --source=0
# 加载预训练的 YOLOv11 模型
# 假设你有一个自定义的 YOLOv11 模型文件 'yolov11.pt'
model = YOLO('./yolo11n.pt')

# 加载图像
image_path = './demo.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

# 进行预测
results = model(image)

# 可视化结果
for result in results:
    # 绘制边界框和标签
    result.show()  # 显示图像
    result.save('output_image.jpg')  # 保存结果图像

    # 打印检测到的对象信息
    for box in result.boxes:
        print(f"Class: {model.names[int(box.cls)]}, Confidence: {box.conf:.2f}, Bounding Box: {box.xyxy}")
